图像作为人类获取外界信息的一个重要途径,在现代社会中占据了非常重要的地位。然而,在图像的拍摄过程中经常会由于相机的抖动或者是场景中物体的运动,使得获取的图像出现模糊的现象,这严重的影响图像的使用及其后续的处理工作。图像去模糊的目的就是使用一定的方法从退化的模糊图像中恢复出清晰的、包含丰富信息的图像,而在模糊核无法获知的情形下的去模糊问题即是所谓的图像盲去模糊,这是一个严重的不适定问题,具有很大的挑战性。图像去模糊作为数字图像处理和计算机视觉领域的重要研究课题,在摄影学、天文学、光学、监控、医疗图像、遥感探测和军事研究等领域都具有广泛的应用价值,也是近年来学术界普遍关注的一个热点课题,具有非常重要的理论和现实意义。本文就运动模糊图像的盲复原所涉及到的问题展开研究。主要工作于以下几个方面：首先,本文为了使模糊的退化图像更符合公认的图像退化模型,在求取模糊图像的模糊核之前引入了预处理。针对模糊图像的特点,采用双边滤波器与冲击滤波器相结合的方式,令模糊图像的噪声减少边缘增强,有利于模糊核的估计。其次,针对图像盲复原的不适定性问题,给出了利用先验约束条件求解空间不变模糊图像的模糊核的迭代方法。再次,在确定模糊核和清晰图像的统计先验知识基础上,通过实验对比分析可以看出超拉普拉斯方法在去卷积复原的优势,从而来获得清晰的复原图像。最后,基于已有图像质量评价方法的基础上,提出了基于马哈尔诺比斯的马氏距离法客观图像质量复原评价方法。改进后的算法将图像的纹理和结构信息也考虑在内,使得对图像的评价更加客观。